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Original o primera edición
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Librería: GuthrieBooks, Spring Branch, TX, Estados Unidos de America
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Librería: Anybook.com, Lincoln, Reino Unido
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Librería: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Alemania
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Añadir al carritoxvii, 468 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Sprache: Englisch.
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Very Good. Ex-library paperback in very nice condition with the usual markings and attachments. Text block clean and unmarked. Tight binding.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Publicado por Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin, 2010
ISBN 10: 3642135404 ISBN 13: 9783642135408
Idioma: Inglés
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de America
EUR 65,36
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Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. Presented experiments show that usage ofevolutionary approach to feature - duction is justi?ed.Feature selection as well as construction gives goodresults. It is noticeable that attribute construction's best results assign higher classi?- tion accuracy than feature selection alone.That is why, carrying out selection before construction to decrease searchingspace isagoodsolution. Because of indeterministicbehavior of neuralnetworks,it was di?cultto - ducefeaturesetincaseofusingthemto evaluatecandidateresults.Forexample, aneuralnetworklearntverywellondatathatwasdescribedbyfullattribut eset, but when thisset was decreased it had huge problems to do this duringrequired number ofepochs.That suggests that usingC4.5 ismuchmore preferred. Numerous experiments havebeen performed and observed.Analysis ofabove results allowsto put the hypothesisthat it is worth to use Construction module as the feature set reduction. But experiments show that Constructormodule does not work sowell whenitusesthe whole initial set offeatures - the search space istoo large.Soit is worth to use ?rstly Selectorand nextConstructor.The second important issue isthatConstructor destructs the semanticmeaning of the features.New constructed features are notunderstandableforusers.In some real-liveproblems measuring offeature values isquite expensive, forsuch problems selector seems to be more suitable because itdiminishes a number of realfeatures.To constructonefeaturesa number ofreal(measured)featurescan be required. Obtainedresults haveencouragedus to extendour system,especiallythe c- structormodule.Weplan to developenlarged set offunctionsFwhich allowsto use the system with data containingdi?erenttype offeatures,not only nume- cal. Such system will be veri?ed usingagreater number ofbenchmark data sets as well as real data. Acknowledgments. This work ispartially ?nanced fromthe Ministryof S- ence and Higher Education Republic of Polandresources in 2008-2010 years as a Poland-Singapore joint research project 65/N-SINGAPORE/2007/0. Constitutes the proceedings of the 4th KES International Symposium on Agent and Multi-Agent Systems, KES-AMSTA 2010, held in June 2010 in Gdynia, Poland. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.